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Enregistrement W1990627396 · doi:10.1139/f03-130

Does the value of newly accessible spawning habitat for walleye (<i>Stizostedion vitreum</i>) depend on its location relative to nursery habitats?

2003· article· en· W1990627396 sur OpenAlexfundvenueno aff
Michael L. Jones, John Netto, Jason D. Stockwell, Joseph B. Mion

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésStizostedionHabitatTributaryFisheryEnvironmental scienceEcologyLarvaBiologyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefit accrued from habitat restoration actions may depend not only on the quality and quantity of habitat restored, but also on its location relative to other critical habitats. For example, walleye (Stizostedion vitreum) larvae need to be transported by river currents from spawning to nursery habitats soon after emergence. We developed a model of river transport survival for larval walleye to evaluate potential recruitment from riverine spawning habitats to lacustrine nursery areas. Published relationships were used to model transport survival as a function of temperature and velocity. At greater distances from nursery areas, mortality risk increases, particularly as a result of starvation at relatively high river temperatures. We applied the model to the Sandusky River, a tributary to western Lake Erie, and found potential larval production from spawning habitat above an existing dam to exceed the potential of presently accessible spawning areas by a factor of 8. We used a generalized version of the model to show that for transport distances of less than 100 km, transport survival is much more sensitive to variations in river flows, whereas at greater distances, temperature becomes increasingly important.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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